数据治理目标-质量、效率、合规
首发于公众号【KAMI说】(kami-said),原文:《数据治理目标-质量、效率、合规》 数据治理团队在开展治理工作之前,必须有明确的治理目标。 数据治理目标是业务导向的,不同的组织面临不同的业务现状和需求,所设定的治理目标也会不同。 然而,归根下来,数据治理目标都可以分为 “质量”、“效率”、“合规” 三类。 质量 业务驱动因素 提高组织数据价值和数据利用的机会; 降低低质量数据导致的风险和成
首发于公众号【KAMI说】(kami-said),原文:《数据治理目标-质量、效率、合规》 数据治理团队在开展治理工作之前,必须有明确的治理目标。 数据治理目标是业务导向的,不同的组织面临不同的业务现状和需求,所设定的治理目标也会不同。 然而,归根下来,数据治理目标都可以分为 “质量”、“效率”、“合规” 三类。 质量 业务驱动因素 提高组织数据价值和数据利用的机会; 降低低质量数据导致的风险和成
首发于公众号【KAMI说】(kami-said),原文:《大数据开发需要掌握什么技能》 一般来说,从事数据开发,我们需要熟悉: Java,Python,SQL,Shell等语言 Pandas、Numpy、Scipy等数据处理常用的库和包 Hadoops 生态圈、Spark、Storm、Flink、TensorFlow、Keras等你的业务依赖的框架 对于上面提及的语言和库,我们需要熟悉如何用它们实
首发于公众号【KAMI说】(kami-said),原文:(实时计算的业务劣势、思维误区和推进策略 技术优势如何变成业务劣势? “实时”一词过于笼统,我们不妨通过“时效性”来进行量化: 时效性为“天”级别以上的,从业务习惯来讲我们称之为“离线计算”; 时效性为“小时”级别的,我们称之为“准实时计算”; 时效性为“分”、“秒”级别的,我们称之为“实时计算”; “时效性”常常和“时间精度”混淆。其实两者